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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利基于双边界损失的MRDUNet模型的口腔CBCT图像分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116958173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310992703.6，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于双边界损失的MRDUNet模型的口腔CBCT图像分割方法是由王彬;景民薪;徐峰;李颖;相洁设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双边界损失的MRDUNet模型的口腔CBCT图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双边界损失的MRDUNet模型的口腔CBCT图像分割方法，属于牙齿检测技术领域；解决了现有技术中图像分割算法在预测牙齿边界、牙齿与根管边界区域时经常出现预测错误，导致分割效果不理想的问题；包括如下步骤：通过ResUNet进行牙齿分割感兴趣区域的粗分割，得到牙齿区域的标记文件；然后利用本发明所提出的MRDUNet结合双边界损失对标记后的感兴趣区域进行牙齿和根管的双重分割；最后对多组对比实验结果进行了讨论和分析；本发明应用于口腔CBCT图像分割。

本发明授权基于双边界损失的MRDUNet模型的口腔CBCT图像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于双边界损失的MRDUNet模型的口腔CBCT图像分割方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：通过口腔颌面锥形束CT获取患者口腔CBCT的牙齿和根管图像作为数据集，采用ResUNet模型进行初步分割以确定感兴趣区域，在训练时将牙齿和根管区域视为同一样本标签进行训练，提取出牙齿结构区域； S2：采用Adam算法进行网络训练优化，得到粗分割训练模型； S3：构建精细分割模型：基于DenseUNet结合多分支空洞卷积提出改进的MRDUNet网络模型，将MRDUNet网络模型作为精细分割模型，所述MRDUNet网络模型基于多分支卷积和空洞卷积得到MRBlock结构，将MRBlock结构引入到DenseUNet模型中，得到MRDUNet网络模型； 所述MRDUNet网络模型的结构如下： 第一层卷积层conv1，采用7x7卷积核，步长为2，并使用BN和ReLU； 第一层池化层pool1，采用最大池化，步长为2； 第一层MRBlock； 第一层过渡层，采用一个1x1的卷积和2x2的AvgPooling； 第二层MRBlock； 第二层过渡层，采用一个1x1的卷积和2x2的AvgPooling； 第三层MRBlock； 第三层过渡层，采用一个1x1的卷积和2x2的AvgPooling； 第三层MRBlock； 第二层卷积层，采用1x1卷积核，并使用BN和ReLU； S4：采用基于2.5D思想的分割方法进行图像分割，将相邻切片堆叠在一起作为网络的输入，生成中心切片的分割图，对于每一层的分割，将相邻的几层也一同作为多通道输入； S5：针对牙齿和根管图像特点提出双边界损失函数，所述双边界损失函数针对牙齿与根管边缘的像素点分别增加网络训练的代价，通过MRDUNet结合双边界损失对标记后的感兴趣区域进行牙齿和根管的双重分割； S6：采用Adam算法进行网络训练优化，并设置相应训练参数得到精细分割模型； S7：将经过粗分割的图像输入至训练好的精细分割模型中，得到口腔牙齿和根管的分割图像。

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